神经网络是深度学习的基础，它模仿了人脑的神经元结构和工作方式。以下是一些关于神经网络的基本概念和介绍。
神经元
神经网络的基本单元是神经元，每个神经元可以接收多个输入，并产生一个输出。输入和输出之间通过权重连接。
激活函数
激活函数用于决定神经元是否激活。常见的激活函数有Sigmoid、ReLU和Tanh等。
前向传播
在前向传播过程中，数据从输入层流向输出层，每个神经元根据其权重和激活函数计算输出。
反向传播
反向传播是神经网络训练过程中的关键步骤。它通过计算损失函数的梯度来更新权重，从而优化模型。
损失函数
损失函数用于衡量预测值和真实值之间的差异。常见的损失函数有均方误差（MSE）和交叉熵损失等。
应用
神经网络在许多领域都有广泛应用，如图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
神经网络结构图
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